IA · Verificado por ViaMind

Antigravity 2.12.2 incluye modo Vetted con aprobación de un segundo modelo

RuntimeWire detectó en el código de Antigravity 2.12.2 un preset de permisos que asigna a un segundo sistema de IA la aprobación o rechazo de acciones propuestas por un agente.

Por ViaMind Radar · Publicado 06.09.2026 · 09:30

Ilustracion contextual ViaMind · no es fotografia del hecho

Lo reportado

Hallazgo por ingeniería inversa

Según RuntimeWire, la versión 2.12.2 de Antigravity contiene un preset de permisos restringido respaldado por un evaluador de seguridad llamado Policy Guardian. El código y los prompts recuperados describen verificaciones sobre llamadas a herramientas, descargas, dependencias e intentos de repetir acciones denegadas.

Cita de la fuente

Version 2.12.2 contains a gated permission preset that assigns a second AI system to approve or reject an agent's proposed actions.

RuntimeWire

Estado de evidencia: Las afirmaciones materiales incluidas fueron contrastadas con la evidencia enlazada.

Mirada ViaMind

Por qué importa

Vetted es una apuesta por automatizar la supervisión de agentes, pero su valor real sigue sin demostrarse porque no hay métricas de seguridad ni alcance de despliegue confirmados.

La lógica de Vetted es delegar en un segundo modelo la decisión que hoy toma un humano frente a cada prompt de aprobación. Si el evaluador es confiable, reduce fricción y acelera flujos de agentes; si falla, automatiza errores de seguridad. El valor real depende de la tasa de falsos positivos y negativos, algo que el código distribuido no establece.

El nombre Policy Guardian sugiere un enfoque de políticas, no de aprendizaje por refuerzo. Eso implica reglas explícitas sobre tool calls, descargas y dependencias. La pregunta clave es quién define esas políticas y con qué granularidad: un preset genérico puede ser demasiado permisivo o demasiado restrictivo para casos de uso específicos.

Para Google, esto es una apuesta por la orquestación de agentes con supervisión automatizada. Si Vetted se despliega ampliamente, podría convertirse en un diferenciador frente a asistentes que requieren aprobación manual constante. Pero también concentra la responsabilidad de seguridad en un modelo propio, con el riesgo reputacional y regulatorio que eso implica.

El hallazgo es una señal temprana, no una validación independiente. RuntimeWire solo reprodujo parcialmente el hallazgo y no hay métricas de rendimiento del evaluador. Cualquier adopción masiva dependerá de pruebas de seguridad y de la disposición de los desarrolladores a confiar en un segundo modelo para decisiones sensibles.